توضیحات
The use of Electronic Health Records (EHR)/Electronic Medical Records (EMR) data is becoming more prevalent for research. However, analysis of this type of data has many unique complications due to how they are collected, processed and types of questions that can be answered. This book covers many important topics related to using EHR/EMR data for research including data extraction, cleaning, processing, analysis, inference, and predictions based on many years of practical experience of the authors. The book carefully evaluates and compares the standard statistical models and approaches with those of machine learning and deep learning methods and reports the unbiased comparison results for these methods in predicting clinical outcomes based on the EHR data.
Key Features:
- Written based on hands-on experience of contributors from multidisciplinary EHR research projects, which include methods and approaches from statistics, computing, informatics, data science and clinical/epidemiological domains.
- Documents the detailed experience on EHR data extraction, cleaning and preparation
- Provides a broad view of statistical approaches and machine learning prediction models to deal with the challenges and limitations of EHR data.
- Considers the complete cycle of EHR data analysis.
The use of EHR/EMR analysis requires close collaborations between statisticians, informaticians, data scientists and clinical/epidemiological investigators. This book reflects that multidisciplinary perspective.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
استفاده از دادههای پرونده الکترونیک سلامت (EHR)/ پرونده الکترونیک پزشکی (EMR) برای تحقیقات رایجتر میشود. با این حال، تجزیه و تحلیل این نوع داده ها به دلیل نحوه جمع آوری، پردازش و انواع سؤالات قابل پاسخ، پیچیدگی های منحصر به فردی دارد. این کتاب بسیاری از موضوعات مهم مربوط به استفاده از دادههای EHR/EMR برای تحقیق از جمله استخراج دادهها، تمیز کردن، پردازش، تجزیه و تحلیل، استنتاج و پیشبینیها را بر اساس سالها تجربه عملی نویسندگان پوشش میدهد. این کتاب به دقت مدلها و رویکردهای آماری استاندارد را با روشهای یادگیری ماشین و روشهای یادگیری عمیق مقایسه و مقایسه میکند و نتایج مقایسه بیطرفانه این روشها را در پیشبینی نتایج بالینی بر اساس دادههای EHR گزارش میدهد.
ویژگی های کلیدی:
- نوشته شده بر اساس تجربه عملی مشارکت کنندگان از پروژه های تحقیقاتی چند رشته ای EHR، که شامل روش ها و رویکردهای آماری است، محاسبات، انفورماتیک، علم داده و حوزه های بالینی/اپیدمیولوژیک.
- تجربه دقیق در مورد استخراج، تمیز کردن و آماده سازی داده های EHR را مستند می کند
- نمای وسیعی از رویکردهای آماری و مدلهای پیشبینی یادگیری ماشین برای مقابله با چالشها و محدودیتهای دادههای EHR ارائه میدهد.
- چرخه کامل تجزیه و تحلیل داده های EHR را در نظر می گیرد.
کاربرد تجزیه و تحلیل EHR/EMR نیازمند همکاری نزدیک بین آماردانان، انفورماتیکان، دانشمندان داده و محققان بالینی/اپیدمیولوژیک است. این کتاب منعکس کننده آن دیدگاه چند رشته ای است.
tag : دانلود کتاب روش های آمار و یادگیری ماشین برای داده های EHR: از استخراج داده تا تجزیه و تحلیل داده ها , Download روش های آمار و یادگیری ماشین برای داده های EHR: از استخراج داده تا تجزیه و تحلیل داده ها , دانلود روش های آمار و یادگیری ماشین برای داده های EHR: از استخراج داده تا تجزیه و تحلیل داده ها , Download Statistics and Machine Learning Methods for EHR Data: From Data Extraction to Data Analytics Book , روش های آمار و یادگیری ماشین برای داده های EHR: از استخراج داده تا تجزیه و تحلیل داده ها دانلود , buy روش های آمار و یادگیری ماشین برای داده های EHR: از استخراج داده تا تجزیه و تحلیل داده ها , خرید کتاب روش های آمار و یادگیری ماشین برای داده های EHR: از استخراج داده تا تجزیه و تحلیل داده ها , دانلود کتاب Statistics and Machine Learning Methods for EHR Data: From Data Extraction to Data Analytics , کتاب Statistics and Machine Learning Methods for EHR Data: From Data Extraction to Data Analytics , دانلود Statistics and Machine Learning Methods for EHR Data: From Data Extraction to Data Analytics , خرید Statistics and Machine Learning Methods for EHR Data: From Data Extraction to Data Analytics , خرید کتاب Statistics and Machine Learning Methods for EHR Data: From Data Extraction to Data Analytics ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.